池嶋大樹
エムスリー株式会社
AI・機械学習チーム 機械学習エンジニア
2019年入社。
ユーザーの興味トピック推計システムの開発など、機械学習を使ったプロダクト開発に従事。
MLOpsのためのパイプラインツールgokartの開発にも参加。
X: @mski_iksm
Session
09/27
14:40
30min
MLOpsの「あるある」な課題の解決と、そのためのライブラリgokart
池嶋大樹
LLMを含め、機械学習技術は快適なアプリケーションを作成する上で、もはや欠かせない存在ではないでしょうか？一方で、「運用」という側面に目を向けると、機械学習はモデルの更新や入出力の変更など、普段のアプリケーション運用とは一味違った問題が出てきますよね。
例えば、以下のような課題があがってくるかと思います。
- 実験した機械学習モデルの再現性がない
- モデルのバージョニングがごちゃごちゃになり、どの設定で作ったものかわからない
- バッチ実行のたびに重複した処理を繰り返して非効率的
- 似たような関数がプロダクトごとに重複して作られてしまう
- 開発者によって書き方がばらつき、他メンバーが読みにくい
こうした問題の解決には、「処理結果をキャッシュして、同じ処理は再実行しない」や「モデルとコードとを1:1で対応させる」といった戦略が効果的だと考えられます。これらの課題解決の知見を元に、エムスリーでは、MLOpsのためのライブラリ「gokart」を開発し活用してきました。
この発表では、MLOpsの「あるある」な課題とそれへの対処法に関して、今まで培ってきた知見と実際の実装を紹介していきます。ぜひお楽しみに！
Pythonを用いた開発のプラクティス
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